【摘 要】
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CRM(客户关系管理)正在逐步成为全球热点,它源于“以客户为中心”的新型商业模式, 是一个通过详细管理企业与客户之间的关系来实现客户价值最大化的方法。随着数据库技术的成
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CRM(客户关系管理)正在逐步成为全球热点,它源于“以客户为中心”的新型商业模式, 是一个通过详细管理企业与客户之间的关系来实现客户价值最大化的方法。随着数据库技术的成熟和数据应用的普及,人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长,达到了极大的丰富,于是就可以利用目前丰富的客户信息资料,使得收集、整理、加工和利用客户信息的质量大大提高。但是当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识,人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策,深切体会到“信息丰富而知识贫乏”。将机器学习的算法加以改造,在数据库中寻找有意义的模式,挖掘大量数据背后潜在的知识,促成了数据库中的知识发现与数据挖掘。可以说知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物。数字神经网络一种模仿人脑信息加工过程的智能化信息处理技术,最主要的特点就是自组织性和自适应性,它可以随着信息数据的变化自动学习和调整其算法。通过将数据挖掘与数字神经网络二者有效的结合起来,设计出有效的方案和算法,商业就可以利用客户利润数据中的某些变量将客户分为不同的类别。将这些发现出来的知识应用在CRM中,可以增加客户忠诚度,使每个顾客产生更多的购买需求及更长时间的需求,并提高顾客满意度。论文首先简述了数据挖掘方法和数字神经网络系统的基本内容,分析了数据挖掘中使用的各种方法以及可以挖掘的各类知识的特征和描述。然后着重讨论了电信宽带客户聚类分析方法,同时给出了基于自组织特征映射(SOM)的宽带客户聚类算法,构建了宽带客户分类器。最后根据当前的数据挖掘研究状况,进行了总结和展望。
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